052414 VU Concepts and Models of Knowledge Engineering (2018W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 08.09.2018 09:00 bis So 23.09.2018 23:59
- Abmeldung bis So 14.10.2018 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
03.10.
08:00 - 09:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
03.10.
15:00 - 16:30
Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
21.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
22.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
28.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
29.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
05.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
06.12.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag
10.12.
08:00 - 09:30
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Mittwoch
12.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
09.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
10.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
16.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
17.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
23.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
24.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag
28.01.
15:00 - 16:30
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Gruppe 2
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mittwoch
03.10.
08:00 - 09:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
03.10.
15:00 - 16:30
Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch
21.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
22.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
28.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
29.11.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
05.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
06.12.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag
10.12.
08:00 - 09:30
Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Mittwoch
12.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
09.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
10.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
16.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
17.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
23.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
24.01.
09:45 - 11:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Montag
28.01.
15:00 - 16:30
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
In this lecture, the goal is to gain expertise on the state of the art in knowledge engineering. Therefore, students explore the relevant theory and reinforce their knowledge in exercises.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Two exams have to be written, one in the middle and one at the end of the semester. The exams will contain theory questions and applied problems, based on the lectures, a script with lecture content, and exercises. During the test, no unauthorized materials are allowed and all electronic devices have to be turned off.In detail, the grade is constituted by:
* 1st exam 40%
* 2nd exam 40%
* Exercises 20%Missing class more than three times results in a negative grade.
* 1st exam 40%
* 2nd exam 40%
* Exercises 20%Missing class more than three times results in a negative grade.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
For a positive evaluation of the course, more or equal to 50% of requirements have to be fulfilled. The grading scale is defined as follows: >50% - 62,5%: Genügend; >62,5% - 75%: Befriedigend; >75% - 87,5%: Gut; >87,5%: Sehr Gut
Prüfungsstoff
Neural Networks I
Machine Learning
Neural Networks II
Evolutionary Computation
Bayesian Scheme
Hidden Markov Models
Agent Systems
Constraint Satisfaction
Semantic Web
Machine Learning
Neural Networks II
Evolutionary Computation
Bayesian Scheme
Hidden Markov Models
Agent Systems
Constraint Satisfaction
Semantic Web
Literatur
Script with lecture content
Moodle courseDimitris Karagiannis, Rainer Telesko: Wissensmanagement: Konzepte der künstlichen Intelligenz und des Softcomputing
Stuart J. Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach
Moodle courseDimitris Karagiannis, Rainer Telesko: Wissensmanagement: Konzepte der künstlichen Intelligenz und des Softcomputing
Stuart J. Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence - A Modern Approach
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Module: WI2 KE
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30